|
|
Absolute deviation, 绝对离差1 ~3 }( N' {4 [* z$ } t
Absolute number, 绝对数# N3 h0 g: e* ^5 W' x% M8 Y
Absolute residuals, 绝对残差
/ Y4 ]: t' H3 r% G# j; N" qAcceleration array, 加速度立体阵
8 N# \& ?( _5 K0 ^% Q' N* TAcceleration in an arbitrary direction, 任意方向上的加速度5 u% `1 g9 |6 \$ y- e. ^; s; k
Acceleration normal, 法向加速度
, `- m- w+ b+ y* ^, [9 W3 Z: PAcceleration space dimension, 加速度空间的维数
) e" X& L0 ~( P% DAcceleration tangential, 切向加速度
8 Z A- U4 }$ {Acceleration vector, 加速度向量6 `9 o% x0 R: z2 X
Acceptable hypothesis, 可接受假设5 x( ^& [4 e% T& k% [, g+ E4 ]* t; T
Accumulation, 累积
- }* R* Z+ B5 ZAccuracy, 准确度! V0 f# A5 w/ |4 c
Actual frequency, 实际频数& F3 F- H6 D' l3 L
Adaptive estimator, 自适应估计量; b. p6 P4 _; W! k) ]
Addition, 相加: ~" r2 P1 D" C! P
Addition theorem, 加法定理9 e7 P0 `9 ~4 F; `; R0 W0 ?
Additivity, 可加性
2 s; r( ^, u% u0 `: ?Adjusted rate, 调整率8 P* N1 ^- C8 Y6 G6 X, {
Adjusted value, 校正值
8 Y; @# ]6 m5 u! K1 p8 JAdmissible error, 容许误差
5 g" A- }! f- w j# ^Aggregation, 聚集性- g& B0 p5 f" M/ D' R- o% s
Alternative hypothesis, 备择假设
$ F- p, m- o+ X9 _2 X: f {Among groups, 组间) ]7 \9 A" ~$ ^1 g; y
Amounts, 总量: _( ?+ g+ g# q! t
Analysis of correlation, 相关分析
7 }1 x' m, I6 Q, P lAnalysis of covariance, 协方差分析
# L9 E0 Q, _9 A' u! n% AAnalysis of regression, 回归分析& y O' H% y$ e
Analysis of time series, 时间序列分析
, `2 [# c. y+ Y7 b0 l: n8 ?Analysis of variance, 方差分析
. q. W; K: k5 s. U |7 @, ^( P3 ?1 cAngular transformation, 角转换6 O- k, ]5 A t: P/ F
ANOVA （analysis of variance）, 方差分析
, j' F1 [" D1 N) uANOVA Models, 方差分析模型2 v l! G: s1 _( m
Arcing, 弧/弧旋
* T, Y# _9 K5 D. qArcsine transformation, 反正弦变换& }) D9 Q/ d/ A+ U; _" L
Area under the curve, 曲线面积
: i& Q1 {; D0 T# n5 vAREG , 评估从一个时间点到下一个时间点回归相关时的误差 6 \; U! a2 e0 F% M8 W! }
ARIMA, 季节和非季节性单变量模型的极大似然估计 + y5 F! M5 ?& \; F& n# f
Arithmetic grid paper, 算术格纸
( Q: ]$ A8 U7 _; n8 ^Arithmetic mean, 算术平均数
, H& o& R) |4 h1 @/ c2 dArrhenius relation, 艾恩尼斯关系4 F: n7 k. M2 W3 g7 R. ~4 g+ y# o
Assessing fit, 拟合的评估! X3 K+ U& T- T5 I2 {
Associative laws, 结合律
' y- u! q4 j% [5 P& ~Asymmetric distribution, 非对称分布
; f U% r9 d1 N6 K) R0 X! gAsymptotic bias, 渐近偏倚
% y4 { D2 C x9 A+ v4 OAsymptotic efficiency, 渐近效率
6 m. p- D) _; Q6 |& lAsymptotic variance, 渐近方差
- a1 c1 m8 l( q* ?' P$ ~* [: L- { MAttributable risk, 归因危险度: `( x a1 t5 p
Attribute data, 属性资料% t* |# k* s y: B9 x3 s
Attribution, 属性
1 {8 s5 _/ R3 P) J. xAutocorrelation, 自相关# K) _4 L- R# R3 {( r: w) f$ m
Autocorrelation of residuals, 残差的自相关, F1 X$ F' X9 |% m7 Z
Average, 平均数9 Y, M/ x; G* `$ C! o1 W8 d! I$ z2 H
Average confidence interval length, 平均置信区间长度$ d% r$ K8 y' ~3 X9 p
Average growth rate, 平均增长率
4 b; L5 u0 O1 ~ Q! ^4 OBar chart, 条形图
+ C: R2 x, ^% J9 cBar graph, 条形图
7 E1 P4 e, E2 q' h" V% w% bBase period, 基期
! J" R4 d$ M) vBayes' theorem , Bayes定理
C# h0 V2 P* c$ i+ l- H) H% _; cBell-shaped curve, 钟形曲线" \* H: M5 H: E7 y. F, _" A
Bernoulli distribution, 伯努力分布* C( m& w3 T0 N% t% z p$ O
Best-trim estimator, 最好切尾估计量4 l4 }8 Z1 b0 Q6 a c% S3 x5 W7 H$ T
Bias, 偏性, T) K) \8 s9 V @2 O
Binary logistic regression, 二元逻辑斯蒂回归; A3 ]! W/ s! {4 R. ]) t
Binomial distribution, 二项分布
: b% c8 ^& H4 P! vBisquare, 双平方9 l8 G: a5 J0 @3 ?" z0 d
Bivariate Correlate, 二变量相关
4 C0 F9 H/ o, t. k; p; h! HBivariate normal distribution, 双变量正态分布
! Z" M7 E4 a7 GBivariate normal population, 双变量正态总体
; Q. {" n' x- _/ @# |Biweight interval, 双权区间4 l% `' \7 B x
Biweight M-estimator, 双权M估计量
# u0 U/ s- _0 Z4 w4 rBlock, 区组/配伍组
" K( Y! S$ j: w+ }2 yBMDP(Biomedical computer programs), BMDP统计软件包
^+ `; Q, J; H- DBoxplots, 箱线图/箱尾图
; T- S K3 T9 t( f' \Breakdown bound, 崩溃界/崩溃点
7 ?6 ^3 X( O+ C1 o. M& mCanonical correlation, 典型相关
6 ]" A& U4 E- \- TCaption, 纵标目
" Y4 A. g, ?# [+ sCase-control study, 病例对照研究
) X' m9 D; B' \8 gCategorical variable, 分类变量
0 l2 W+ j4 r- J1 } W7 {, _& A" u4 d/ rCatenary, 悬链线
: }- Y0 A: f; \. j% s7 uCauchy distribution, 柯西分布9 U$ ?% @# D+ g; G9 B3 z i
Cause-and-effect relationship, 因果关系. N6 Z" M9 b" Z9 W0 Q% _# b+ L
Cell, 单元
' x; ~, t+ q: I% E# Z9 fCensoring, 终检
6 O" v U" t# Y4 t8 u) BCenter of symmetry, 对称中心4 f7 q* r, {8 }
Centering and scaling, 中心化和定标
* U: e& k' L+ E9 bCentral tendency, 集中趋势9 d, ]/ y% g2 |- K) n$ E
Central value, 中心值) h* s. x+ B% r. U; X5 \9 m/ T
CHAID -χ2 Automatic Interaction Detector, 卡方自动交互检测3 | a4 B% i1 t) G9 n! S1 z8 n+ f
Chance, 机遇
2 I% w4 t. [7 z' D: X& d" O6 UChance error, 随机误差
2 C; H* e, w0 y) oChance variable, 随机变量
: F* e+ L8 m8 ~" _ H0 HCharacteristic equation, 特征方程
& Y4 f- A1 x' \" F4 O0 f2 }5 jCharacteristic root, 特征根
8 M- e6 S3 t- YCharacteristic vector, 特征向量
$ j* w! m; ^% N; q. b; [3 S4 v5 a7 _Chebshev criterion of fit, 拟合的切比雪夫准则' t$ B& o, ?; G0 d: K! R' F
Chernoff faces, 切尔诺夫脸谱图) j4 b7 ^* F" k2 q0 \' l
Chi-square test, 卡方检验/χ2检验
/ Z: h8 L# g+ X7 C' o _Choleskey decomposition, 乔洛斯基分解9 ?) T; @) L% h8 h: m' @! Z) j
Circle chart, 圆图 b. |( j. h- m% J1 N
Class interval, 组距: L) @, R/ M1 H
Class mid-value, 组中值& L1 \1 z' X; t! m" u
Class upper limit, 组上限5 t% i3 p7 _6 ~6 o$ r* @
Classified variable, 分类变量6 d4 H% W' n' W5 t
Cluster analysis, 聚类分析
) v1 c! G% r p# F; y, PCluster sampling, 整群抽样' Q" b0 [3 d2 o5 @9 C( F r$ m
Code, 代码
% }/ }/ S* _" V3 w) K5 u2 fCoded data, 编码数据9 U! j6 C$ |2 g; h8 @3 ]
Coding, 编码7 ?/ x5 t7 s0 G, c
Coefficient of contingency, 列联系数9 T6 Z% Q% Z9 C
Coefficient of determination, 决定系数
* z( d' _( ]* R- u" l+ ` V- kCoefficient of multiple correlation, 多重相关系数! t4 Z9 T6 e# Z4 h5 W, V h
Coefficient of partial correlation, 偏相关系数9 G! p, g& A& u
Coefficient of production-moment correlation, 积差相关系数3 W6 Q8 `( B( ]2 ^1 R) N2 [9 }
Coefficient of rank correlation, 等级相关系数: s8 G) y; h9 E# r
Coefficient of regression, 回归系数
. `5 U4 g1 j R/ N8 |( l. |+ gCoefficient of skewness, 偏度系数9 U1 P' h8 n5 G" U3 Q
Coefficient of variation, 变异系数8 h( O8 Z3 X( f/ U9 z& L9 R+ |
Cohort study, 队列研究4 m- l1 p' N9 x
Column, 列
^2 o/ H- f9 M, c( |5 a8 qColumn effect, 列效应9 q% U/ Q6 n( t/ I& n y
Column factor, 列因素
; ]6 ~7 L/ ^ |% t3 K0 xCombination pool, 合并7 ^1 d2 Y5 v7 Y7 N
Combinative table, 组合表( v) a) y6 r. F
Common factor, 共性因子
- a* F/ l! w( D' `# W& ~5 ICommon regression coefficient, 公共回归系数
( j& [" Y; i& f f1 i5 iCommon value, 共同值* `" C1 g3 U/ O
Common variance, 公共方差
. c0 L. A! u* a! ICommon variation, 公共变异9 k0 u% a7 @0 S1 m9 e* Y
Communality variance, 共性方差
- n/ p/ X5 a$ ^8 m2 }7 U& s8 DComparability, 可比性
1 U0 Q. Y _& V0 l& n0 YComparison of bathes, 批比较# m8 p4 X1 T3 A5 E
Comparison value, 比较值3 Q1 O% |0 h5 `- [# {( V
Compartment model, 分部模型/ G% G" Y5 @8 {; t
Compassion, 伸缩, m1 s* H4 ]5 y! g6 z* h
Complement of an event, 补事件, B# ~! o* V8 ?; I+ D* B+ W
Complete association, 完全正相关7 ^" T- Q! f. D$ l, F5 G
Complete dissociation, 完全不相关
1 p2 E" [- H. q* F8 }- S$ H5 W1 dComplete statistics, 完备统计量 c$ _3 {+ \6 S) t
Completely randomized design, 完全随机化设计) c) T) R' k0 U# K& r) Y$ V% D
Composite event, 联合事件
8 J4 T% N0 E7 V4 b! y- K1 ?8 `Composite events, 复合事件3 J6 u& W0 {8 J- M4 f, h
Concavity, 凹性2 I) t$ G% q4 V
Conditional expectation, 条件期望+ F$ B" k' U7 ?3 u4 v4 G) i' a
Conditional likelihood, 条件似然: N t* O D3 T) z8 B' ~# n# ~
Conditional probability, 条件概率
4 K3 M& e" J! }+ A" Z0 Q2 ~- FConditionally linear, 依条件线性, j! s$ V. u+ W O
Confidence interval, 置信区间
: S0 |7 B6 y I) M, v+ H4 T6 DConfidence limit, 置信限
+ B7 z- ]6 \9 ]0 sConfidence lower limit, 置信下限- A; O0 n; t4 S/ j# G
Confidence upper limit, 置信上限
4 V3 N' r* _* d: y/ D" ^+ U. JConfirmatory Factor Analysis , 验证性因子分析
- C) u0 W. j$ A. Q9 lConfirmatory research, 证实性实验研究
- g# B9 j$ P7 f7 {6 \' HConfounding factor, 混杂因素
3 |" c5 s3 j7 z: U( l4 uConjoint, 联合分析9 v3 d5 m% ~: z" }, a) y
Consistency, 相合性; |3 q9 k p( I: O: U8 i: C6 Y
Consistency check, 一致性检验* q1 l' I; j6 u [3 W% m+ S2 j U5 U. e
Consistent asymptotically normal estimate, 相合渐近正态估计 D6 M; K$ ]( Y3 m% i; z
Consistent estimate, 相合估计
7 _6 K7 ?6 I9 r5 N3 c% @* k& n2 \Constrained nonlinear regression, 受约束非线性回归
- `) X8 T! y1 t1 D4 o2 h& qConstraint, 约束
5 m. E$ i# s6 |/ j/ S" \Contaminated distribution, 污染分布0 Z9 |& j5 j# N4 e
Contaminated Gausssian, 污染高斯分布$ `9 c2 a2 i: V* q O
Contaminated normal distribution, 污染正态分布& j8 \) C( V' j! ^% o" v6 p; Y/ Z4 `
Contamination, 污染
! P9 a9 v1 I+ S' HContamination model, 污染模型
9 T5 V5 o# z- k' S$ UContingency table, 列联表' ?! l {# ]& S$ A9 e8 u, U
Contour, 边界线% k' z s- [* Y3 u5 T: a
Contribution rate, 贡献率
, H7 ]% v/ U8 t9 k/ c7 f+ }Control, 对照
% N4 C/ K8 F! S: ~3 V0 P9 wControlled experiments, 对照实验
$ l% y3 F4 ]: [0 _$ ^Conventional depth, 常规深度
% i( i! d% k# p& I, v( OConvolution, 卷积7 g2 B2 w2 F" d j, W" C
Corrected factor, 校正因子
' \: a- M, g# M8 [$ q% rCorrected mean, 校正均值+ o0 G0 [9 v% |2 ~ M
Correction coefficient, 校正系数: R$ |0 ~& m; f5 h' f( ?' G5 b
Correctness, 正确性& K) ^% J" G) i2 r/ k: c. K
Correlation coefficient, 相关系数
9 A% M5 J/ z* E" N$ k9 _Correlation index, 相关指数
/ p9 q2 J7 G4 P" _6 w: I2 F$ L0 w+ BCorrespondence, 对应
4 B1 _+ U7 T/ t F1 ECounting, 计数
% A: e; l( O; ~& ~Counts, 计数/频数2 i: q. C, _$ u8 W
Covariance, 协方差 }: m H' g% T; i, ~, V
Covariant, 共变 2 C7 W" w' g+ k+ `2 ~
Cox Regression, Cox回归
, v) I0 @3 W6 S( A+ N: MCriteria for fitting, 拟合准则
1 R# D8 t# c& K4 ^) i2 k+ _/ D7 UCriteria of least squares, 最小二乘准则0 A) ]% m! O9 d$ @1 \
Critical ratio, 临界比
1 N% Q$ E1 k6 d' [0 zCritical region, 拒绝域
6 k8 `( L* p2 U' c C; wCritical value, 临界值
6 p2 k* d' H; A$ R, pCross-over design, 交叉设计/ D+ a) E. R! Q1 H2 o
Cross-section analysis, 横断面分析* g d3 H! }0 F$ o/ \
Cross-section survey, 横断面调查% T. w' J% J( P- f
Crosstabs , 交叉表
& Q) f7 i. X5 B+ D' f P- hCross-tabulation table, 复合表2 s" F- u1 [8 n7 x. s3 H. I
Cube root, 立方根
. P2 T& U, f5 O6 _/ {% C* ?Cumulative distribution function, 分布函数
* F, ^% Q* Q: m# q1 {* tCumulative probability, 累计概率* w$ ? A+ \/ u5 y5 \/ C/ j- P) @
Curvature, 曲率/弯曲
- C' B+ t/ o3 b- s. W) f# o: lCurvature, 曲率
' }5 S/ `+ Z8 q- BCurve fit , 曲线拟和 6 h3 U9 q! j6 F; B2 [/ F7 {8 x
Curve fitting, 曲线拟合+ g. [* y+ ] X8 ]: S
Curvilinear regression, 曲线回归4 e; W6 r$ [0 ?4 f! }- E! {
Curvilinear relation, 曲线关系
' D, }' E9 x* [Cut-and-try method, 尝试法8 H# D7 r9 Z @0 F$ u
Cycle, 周期& u" }/ U3 L& U1 h& x5 U
Cyclist, 周期性
" t3 R3 O) b+ ID test, D检验
* v& F3 {) q1 I: JData acquisition, 资料收集
2 O9 L5 q2 H3 y% b! @& EData bank, 数据库6 u* `) j# T4 j9 w/ N- v( Q
Data capacity, 数据容量& ]* A A$ c- p
Data deficiencies, 数据缺乏
& O- N$ B+ k8 {7 iData handling, 数据处理3 K" }' ^* q) t
Data manipulation, 数据处理
2 s0 Y* b+ S$ T% H3 v. n: F# dData processing, 数据处理
+ e& g" H) v; {9 g: gData reduction, 数据缩减+ H, _6 V |' b$ O
Data set, 数据集
1 f# j/ F5 b5 R& M" k! {Data sources, 数据来源
3 X' F4 k, l; ^% V( _* UData transformation, 数据变换5 W/ y$ j& q' o- j. R
Data validity, 数据有效性
( j' J5 C. {# S9 e/ Z% hData-in, 数据输入
% c3 {1 [: U9 t. eData-out, 数据输出1 w4 {' U; Z& F9 Y( o1 g- @$ D: s, g
Dead time, 停滞期% x! B- }' i% }) G1 e& H; A0 A
Degree of freedom, 自由度
3 \5 p3 u3 ^# F/ H3 \" Y4 VDegree of precision, 精密度
- x( I5 r* ]' VDegree of reliability, 可靠性程度) F/ [7 M, b( {" k) q$ }; v
Degression, 递减0 Z& Y+ ]9 ~0 j& C, {3 \' o1 V- \1 _
Density function, 密度函数
# C9 `6 R$ B; l rDensity of data points, 数据点的密度' q) v8 L0 ^5 R0 Q: K: I$ B' R
Dependent variable, 应变量/依变量/因变量& ^0 N( G+ k3 e% W
Dependent variable, 因变量1 L5 Z8 F* y7 k4 f& r, y
Depth, 深度
7 C" y/ ?/ U1 D2 ^1 `, ]Derivative matrix, 导数矩阵
6 t. u) i: ~8 FDerivative-free methods, 无导数方法
9 t/ u! h( W3 s$ s* S3 bDesign, 设计
( l& u4 b1 a0 N& W0 M B( pDeterminacy, 确定性2 ]3 s( h; p( z8 ]' ? A
Determinant, 行列式
$ Y4 | e1 }& M2 sDeterminant, 决定因素
1 C' L4 ?5 i( |7 f# m9 WDeviation, 离差. T- v2 F% b& g: [* h
Deviation from average, 离均差
8 E* M& D' F' ]; O- E" W; H! {# O7 z( SDiagnostic plot, 诊断图5 G7 f! p' j' j
Dichotomous variable, 二分变量$ n$ J" q( Y0 l8 S
Differential equation, 微分方程: j$ V0 ^; {. J! A O, ]
Direct standardization, 直接标准化法
* o+ \6 j8 F1 P# V/ E; G8 |Discrete variable, 离散型变量9 y! x% \: f$ O2 m4 h* x
DISCRIMINANT, 判断 4 T9 X7 Z5 J$ t: v
Discriminant analysis, 判别分析( a3 N8 o; v3 j+ E/ j
Discriminant coefficient, 判别系数
% I' v1 n: v$ vDiscriminant function, 判别值
: X: i5 P5 g% ~3 c; dDispersion, 散布/分散度& w! p1 z9 w( B5 k- S
Disproportional, 不成比例的
, Z' w/ ]5 e5 y" c t$ iDisproportionate sub-class numbers, 不成比例次级组含量) V% O0 }+ A! {, H# P+ B2 n
Distribution free, 分布无关性/免分布
. e% [9 z2 M9 Q5 zDistribution shape, 分布形状
7 _$ Q% u8 A7 kDistribution-free method, 任意分布法
, G4 O) b: q& w WDistributive laws, 分配律
* ? {) J" n. Y. {& y* ]Disturbance, 随机扰动项2 L' E& t+ K2 Q9 a S& D! |
Dose response curve, 剂量反应曲线
. Y* ^7 K0 P! B+ i$ T( uDouble blind method, 双盲法
) D* W- } h: R' n$ Y2 M) X8 hDouble blind trial, 双盲试验
& J9 e5 Y H7 ]( T6 T0 `Double exponential distribution, 双指数分布, [" R! v$ @7 d0 \7 w: V: j4 Z
Double logarithmic, 双对数8 |* z5 M$ h7 u6 h4 y( C) f/ r
Downward rank, 降秩
6 j' u! E) |" W. J1 L# O `- zDual-space plot, 对偶空间图
/ t7 _+ h0 F! z; yDUD, 无导数方法2 |) W; o; e( I: Y! d- c
Duncan's new multiple range method, 新复极差法/Duncan新法5 p# l1 v$ c6 R; ]' ^
Effect, 实验效应
, E* f6 x+ }& i* `4 x4 KEigenvalue, 特征值
; g) ]/ q4 u+ fEigenvector, 特征向量
) f4 Q* U6 S" o6 REllipse, 椭圆% a' N* \! u9 x2 K
Empirical distribution, 经验分布7 I, W7 w% N# [& N
Empirical probability, 经验概率单位- V. V4 ?& r9 k
Enumeration data, 计数资料
, ?! F. S: d/ y0 q& ]' C; ^% zEqual sun-class number, 相等次级组含量8 {9 u2 G. }/ Y/ ^: N/ |" j; |% t" ?
Equally likely, 等可能1 R9 y8 q7 I4 s6 J) p* \% Z1 k
Equivariance, 同变性
# S$ W% E3 e+ h% t5 a0 M* DError, 误差/错误4 I# R" N- T8 }* l7 a7 m+ w
Error of estimate, 估计误差5 w9 ~3 k R# ]3 D" `, \
Error type I, 第一类错误
0 V! m* Y5 w/ W4 @" C0 l/ sError type II, 第二类错误. V h6 c! a% o: b& t
Estimand, 被估量% T! n" t/ v Y' \2 \5 \8 N7 Z
Estimated error mean squares, 估计误差均方
4 M% ?! A1 G2 x. H: W0 Z, KEstimated error sum of squares, 估计误差平方和
8 X, a% t! { Z- S+ G! ~4 m2 S# m) Z$ dEuclidean distance, 欧式距离* a* v0 h/ L w% x
Event, 事件
6 A* b7 a8 x( V) ?1 j, [8 t: xEvent, 事件
% N e0 x1 S6 WExceptional data point, 异常数据点
3 A# @# v% G4 iExpectation plane, 期望平面
6 v6 }# ]+ C& Y K2 }* a) T3 @Expectation surface, 期望曲面1 ] k( y v+ k: X0 u# e
Expected values, 期望值# h3 p+ D& V3 G% s2 r
Experiment, 实验4 U; c P$ r# t7 x
Experimental sampling, 试验抽样
; S7 q4 m& d: \4 ZExperimental unit, 试验单位
5 e. u) d/ Q! { d8 ^Explanatory variable, 说明变量
0 D2 P8 J$ B) X1 j* ~5 G0 S4 C. tExploratory data analysis, 探索性数据分析' n5 ?8 U0 e8 [) l1 v
Explore Summarize, 探索-摘要% W" L. ~7 m) H, R! v' y
Exponential curve, 指数曲线' u( I, h+ b4 G: g' W6 S' l% d
Exponential growth, 指数式增长% @% Y+ m" [# ]
EXSMOOTH, 指数平滑方法
6 _1 B* a: t" O& Q) _! }Extended fit, 扩充拟合, D$ f4 ]7 t6 u( j0 v: ?
Extra parameter, 附加参数
) h* J' ^! t, z+ qExtrapolation, 外推法. H+ B: L6 q9 J: P: j2 t
Extreme observation, 末端观测值! ^1 p( c1 g. h
Extremes, 极端值/极值8 K$ Z+ O- G4 Y! C; r% i+ M) B4 X3 s
F distribution, F分布0 l% [& `" q. X- t0 K
F test, F检验0 S* s, V) A* d8 u1 U
Factor, 因素/因子
& f, f; R2 c1 h' N* d9 k. ^3 [Factor analysis, 因子分析1 a: w* \7 g7 e) ~; M! b
Factor Analysis, 因子分析
! w9 e [* H$ ZFactor score, 因子得分 ' M0 S: A6 V2 w, P; e5 Z
Factorial, 阶乘
& Q% V# D7 t0 b7 t$ V" T, fFactorial design, 析因试验设计 w( U) ]5 C- e$ O. o
False negative, 假阴性
6 I, I0 J1 j2 b6 `, s; r( E3 `False negative error, 假阴性错误
9 B& J3 H( D7 F/ m4 z) ?$ E. z, hFamily of distributions, 分布族
- M4 D; _7 C4 @% g! i' Q5 TFamily of estimators, 估计量族
3 s" [+ k, }! O6 @3 m# vFanning, 扇面, {$ v; W( D! {$ _2 A y1 r
Fatality rate, 病死率' v6 ]0 g2 x; o* u
Field investigation, 现场调查6 f9 W5 _6 o( O
Field survey, 现场调查
4 `: b4 X$ v+ A% ]2 d7 \; Y' S, l1 nFinite population, 有限总体
0 ~! Z( S5 g0 aFinite-sample, 有限样本" f% A% z2 y. Z4 q @& p; b: q
First derivative, 一阶导数
" D% N$ F! r+ F/ y. ?* ]! K$ _First principal component, 第一主成分# [: k6 K8 k) g8 u
First quartile, 第一四分位数5 ]) }, Y! p; c! X
Fisher information, 费雪信息量. ^' @$ I4 c5 u* i
Fitted value, 拟合值3 t& |% W+ O% |
Fitting a curve, 曲线拟合
+ S5 k7 ?) _: S9 k. {Fixed base, 定基$ {8 |" t. I2 I1 y
Fluctuation, 随机起伏. }/ S0 F: @( x, X# Y
Forecast, 预测
+ p U& ~. Z/ v/ \/ mFour fold table, 四格表7 a% @6 _. f3 q
Fourth, 四分点6 y* I, o; N( b9 o) \
Fraction blow, 左侧比率- i6 t9 a4 ]+ M
Fractional error, 相对误差
" `$ H1 S$ o% m5 lFrequency, 频率
. Q6 n3 b, o' t; |" T2 S wFrequency polygon, 频数多边图# y; r0 p/ u1 F7 P7 p# Q
Frontier point, 界限点
& A W: {3 {% p3 k; N0 B; D: xFunction relationship, 泛函关系
0 _9 X- }* N" m' V1 BGamma distribution, 伽玛分布
t2 x u2 U9 ?: I w+ MGauss increment, 高斯增量% m4 a+ X0 K, E
Gaussian distribution, 高斯分布/正态分布" K% `8 i- @8 t
Gauss-Newton increment, 高斯-牛顿增量; x- D( G [& c2 T) L, J
General census, 全面普查
& W7 T- w% ?6 k6 {5 o9 LGENLOG (Generalized liner models), 广义线性模型 - f y6 y4 ]; @# ?, I: {
Geometric mean, 几何平均数
$ O1 }( O) k+ D2 s$ K: h' q% Z7 PGini's mean difference, 基尼均差
6 {' F! a% M' r1 c* `! c$ b2 a2 pGLM (General liner models), 一般线性模型 # M% f1 A v C* ]+ `: X
Goodness of fit, 拟和优度/配合度
' ?, f4 Z' E1 _Gradient of determinant, 行列式的梯度& o! d, W( c1 i9 R, z( i
Graeco-Latin square, 希腊拉丁方
0 y& ^. R( _6 HGrand mean, 总均值
; g8 l2 l3 P- Q) b" b( t* P8 q4 F# CGross errors, 重大错误
" }' O2 H V! VGross-error sensitivity, 大错敏感度6 {2 e, q+ _( W, h
Group averages, 分组平均: C" K' O/ R, X& t! a) z5 t
Grouped data, 分组资料/ I9 K% U+ ]! p( u+ m S
Guessed mean, 假定平均数
: r, f" [3 d" K. ~8 k7 r1 V* J: CHalf-life, 半衰期
7 U/ n$ g: m2 \( FHampel M-estimators, 汉佩尔M估计量
( o# A; H7 X2 tHappenstance, 偶然事件
5 Z6 M; K# l/ e# @, I. i3 hHarmonic mean, 调和均数! g$ `" @5 Y5 E+ r/ F) }
Hazard function, 风险均数) P" O' Q% D" U8 m# g2 D3 |/ H
Hazard rate, 风险率
1 [8 f% w8 K: w3 n# j( i& ~Heading, 标目
8 ]# L5 B& _2 K# F9 r0 xHeavy-tailed distribution, 重尾分布, f. T. o2 a3 q9 t4 e/ l% u1 A2 ]
Hessian array, 海森立体阵
( G3 u c [& s8 uHeterogeneity, 不同质
+ |$ m4 {! }$ S2 I% u2 L' x* pHeterogeneity of variance, 方差不齐 # {! J, s; p6 i5 D1 a' ~5 f% x3 p5 F# K% H
Hierarchical classification, 组内分组) `" }2 u, Z+ W$ B `
Hierarchical clustering method, 系统聚类法( a* ]& S" Z7 S$ `5 a" r. V
High-leverage point, 高杠杆率点( ]# D# R. V5 n: w$ G1 C
HILOGLINEAR, 多维列联表的层次对数线性模型
( P% ^: C" J% N# g/ k) PHinge, 折叶点
* H) w4 N, ^& u! s8 t4 r( [( p" e" PHistogram, 直方图
0 Z$ V' a* x1 f3 |Historical cohort study, 历史性队列研究
1 p. j: M& I4 \6 m( }Holes, 空洞4 H2 `3 V7 U# X, L8 S; ]! a8 q
HOMALS, 多重响应分析 Y: L4 L2 J2 z5 x
Homogeneity of variance, 方差齐性9 k* A0 D |3 u6 @, f
Homogeneity test, 齐性检验4 Z; \ w o$ ?% D
Huber M-estimators, 休伯M估计量
1 h7 W5 z. t4 {5 ?Hyperbola, 双曲线) i7 L# N% c% `5 X0 c: y' M0 f0 U
Hypothesis testing, 假设检验
0 |+ {4 L7 }) v) N" U! j$ aHypothetical universe, 假设总体; q* j& _" m9 a
Impossible event, 不可能事件
! s, P0 v( X+ `1 s, Q4 PIndependence, 独立性" }# q7 N) m+ O2 j9 `
Independent variable, 自变量2 |5 J: r6 j6 D2 e& q
Index, 指标/指数
2 J( ]+ k9 {$ K' XIndirect standardization, 间接标准化法/ V9 I! @# X- _4 z
Individual, 个体
4 ?) w+ i) c* ~Inference band, 推断带; f ?' d7 F0 Q7 n6 l: @5 u q
Infinite population, 无限总体( Y7 `) d, @! h1 V* A
Infinitely great, 无穷大
8 }! O: O4 w; Y2 R. UInfinitely small, 无穷小. a# z3 R. o1 U' N
Influence curve, 影响曲线
6 n. \; k9 W* q; RInformation capacity, 信息容量
, s; I" ]8 S1 n+ U# y N9 U4 hInitial condition, 初始条件9 ]: R( r7 K4 ]1 B' |0 [
Initial estimate, 初始估计值
4 q9 f {( n0 U& ^Initial level, 最初水平
! f* G% N6 I3 |2 e3 |0 ~# m* fInteraction, 交互作用
8 R. x& ~2 y1 D- {* z K8 bInteraction terms, 交互作用项
; `( H8 u! c4 ^& UIntercept, 截距& q' i) r( a d0 Z: w/ U
Interpolation, 内插法) \0 |) v8 Q. R
Interquartile range, 四分位距6 q w( ^* X3 z
Interval estimation, 区间估计. [$ w* n( D: z! j V5 c K6 i
Intervals of equal probability, 等概率区间
. z9 [2 B$ [7 p/ ~ @5 O- ?Intrinsic curvature, 固有曲率
. ~) j% s1 ~/ Q* N% I! U# K' qInvariance, 不变性9 P* C& g% h& |: Q4 G! H
Inverse matrix, 逆矩阵
5 g. L2 s m3 T9 kInverse probability, 逆概率
8 M# _4 n3 }9 o8 F$ Z9 O% pInverse sine transformation, 反正弦变换
. `( H$ r; q& V! l9 H. f! _' ZIteration, 迭代 8 U) J0 a7 E9 M+ ~0 H
Jacobian determinant, 雅可比行列式
6 F# j# V2 ^3 X5 x; EJoint distribution function, 分布函数1 x( n8 u* a6 C9 ~7 i( Z
Joint probability, 联合概率; C8 d. ~' x# C. \2 U7 i
Joint probability distribution, 联合概率分布6 L6 J" D1 c- y# l0 b. d' m1 I
K means method, 逐步聚类法
9 e; V0 H6 S0 t& c+ p2 u# |Kaplan-Meier, 评估事件的时间长度 1 p) w) L- Y6 T
Kaplan-Merier chart, Kaplan-Merier图( m6 g% }$ r6 z
Kendall's rank correlation, Kendall等级相关$ e# H) R& x5 G: _4 u
Kinetic, 动力学
/ B: i& n$ K% }) n# r/ @Kolmogorov-Smirnove test, 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验
6 A; g }4 x9 s. N+ YKruskal and Wallis test, Kruskal及Wallis检验/多样本的秩和检验/H检验
9 p, V. k* I* H3 JKurtosis, 峰度
, `8 p: a/ @& W3 s. t0 FLack of fit, 失拟4 a$ E, D+ r- ?4 M. \- M
Ladder of powers, 幂阶梯
3 J k" H) e' `& A: P" c0 PLag, 滞后" [ M4 W% r/ [+ i; e4 u3 T) B
Large sample, 大样本
" a, A2 v" w; [: a' U" nLarge sample test, 大样本检验
$ B# ~: _$ y" Y' [2 ULatin square, 拉丁方
# A! e* A) h% q$ x" v- bLatin square design, 拉丁方设计/ g/ P* m! V5 h) [- Z- s" I
Leakage, 泄漏9 S" [. l# d ~0 G8 v. I7 `
Least favorable configuration, 最不利构形
6 b$ L2 B, s' w# rLeast favorable distribution, 最不利分布, W' c1 }3 l2 R# ~7 V& D
Least significant difference, 最小显著差法' R- g# ~) e/ y/ W# n
Least square method, 最小二乘法
3 n6 y( p- k5 V$ v8 uLeast-absolute-residuals estimates, 最小绝对残差估计
, P* M- `. m1 m9 N: H( a$ WLeast-absolute-residuals fit, 最小绝对残差拟合7 W( J3 D1 |, x# r6 y
Least-absolute-residuals line, 最小绝对残差线$ _6 L* o9 J- l! J! K9 u
Legend, 图例7 S+ c7 [6 w0 V* y9 W0 G0 [- {
L-estimator, L估计量
+ j" g1 ]& Q; `' t* r1 |# K2 aL-estimator of location, 位置L估计量
7 _4 ^6 H, T+ O+ X1 I/ N; @3 _- vL-estimator of scale, 尺度L估计量
" |6 m. i# h7 oLevel, 水平% v, R& q6 p5 f
Life expectance, 预期期望寿命
- e1 ?; w6 j8 Z3 W* _$ x9 ULife table, 寿命表0 p; W4 ^' G' z/ Z, m
Life table method, 生命表法0 i3 b t; v' G4 C9 n8 A
Light-tailed distribution, 轻尾分布, G+ {/ J$ v* Y( s5 l; h
Likelihood function, 似然函数
( t5 s2 k. B; g& a0 MLikelihood ratio, 似然比
0 a- v) @) ~" R8 O; I# y9 [; Oline graph, 线图
7 @# p* M: f% H6 u) zLinear correlation, 直线相关$ U+ j$ n, I( D' c8 G
Linear equation, 线性方程
$ l. \2 C2 ^" ZLinear programming, 线性规划5 |2 Q: e" v6 X
Linear regression, 直线回归. B# j/ j% j& _/ S
Linear Regression, 线性回归$ J0 C8 {* a4 y# G8 p6 }6 v
Linear trend, 线性趋势
+ y- L1 D5 Q6 w" nLoading, 载荷
% \$ I6 G4 e+ i& \- FLocation and scale equivariance, 位置尺度同变性
+ s0 f5 L( t7 i5 [4 T" w$ MLocation equivariance, 位置同变性
! q: ? Z6 ^$ Q9 `Location invariance, 位置不变性8 L R. r, o; x; Y9 C S
Location scale family, 位置尺度族
% {0 j% Z2 G! O0 K# R( x* h/ r+ `Log rank test, 时序检验 6 w" K; u6 {- d# ?, X
Logarithmic curve, 对数曲线5 `5 E v. p- b( u. O
Logarithmic normal distribution, 对数正态分布1 S) V2 w0 u6 A/ t! }( L
Logarithmic scale, 对数尺度
, j! C+ h5 Q/ `5 \# {3 n& FLogarithmic transformation, 对数变换" y4 i2 _1 L3 {* [ _
Logic check, 逻辑检查
# f# s/ {& A8 F1 pLogistic distribution, 逻辑斯特分布
5 W z1 {" C, P) N; LLogit transformation, Logit转换
* z# Z s7 ]+ c7 T; `LOGLINEAR, 多维列联表通用模型
8 J' G7 m, r I( hLognormal distribution, 对数正态分布
; v7 c% Q% J9 ?6 jLost function, 损失函数, O$ S/ y3 i4 ~" M. Y
Low correlation, 低度相关
! z4 z# @/ a4 h& L7 C1 D& d0 rLower limit, 下限
5 B9 d$ @7 m3 G1 R+ hLowest-attained variance, 最小可达方差/ F( Z2 @0 |% y8 ?3 |0 Q& z: [. }
LSD, 最小显著差法的简称
' [& t* H4 @: @/ \* W5 SLurking variable, 潜在变量
" y- ?. Z1 @7 r) s' MMain effect, 主效应
A# u5 r" Z1 O* dMajor heading, 主辞标目# P7 `4 |* P* K- u% p
Marginal density function, 边缘密度函数1 j6 |" X# I& i$ S6 R7 |7 k; ^
Marginal probability, 边缘概率
. N7 F3 ^, K# K6 kMarginal probability distribution, 边缘概率分布
/ K8 {) m2 Z; [3 h) pMatched data, 配对资料( F3 h; C l+ N. m3 ~* O
Matched distribution, 匹配过分布& q- R" Y& X/ D# N
Matching of distribution, 分布的匹配
6 {$ b9 g. |0 V( {# m* F9 z! _- Y6 tMatching of transformation, 变换的匹配
* n: }) _$ c7 IMathematical expectation, 数学期望
1 F; s; \; m3 |4 x5 _Mathematical model, 数学模型
# D2 W% Z. V, hMaximum L-estimator, 极大极小L 估计量: b! G0 s5 J. {3 Q$ g/ ~* O9 O: K/ _
Maximum likelihood method, 最大似然法
% a, W" @/ W9 J5 P" X1 t- s! cMean, 均数3 i3 S* {& T& r U
Mean squares between groups, 组间均方
e$ p0 j4 Y( N! ~( h T3 I0 Q6 _: S4 fMean squares within group, 组内均方3 g+ v- s) V) T/ `$ ^# M6 D
Means (Compare means), 均值-均值比较
" P y. t- I* qMedian, 中位数4 c: |. l) k& N/ `- }3 G
Median effective dose, 半数效量: e3 w T/ o$ L; ]- d
Median lethal dose, 半数致死量
# r- e, b. X9 Z9 [4 hMedian polish, 中位数平滑7 Y8 E) X5 j/ o; S
Median test, 中位数检验3 Q& K [) f4 C: o8 f
Minimal sufficient statistic, 最小充分统计量3 g5 q0 i2 q/ e- G, q9 J4 i' Z
Minimum distance estimation, 最小距离估计
/ P7 f$ O' e& n1 t9 V7 |- ^3 I9 v" h4 AMinimum effective dose, 最小有效量
, d0 P8 p- C- x9 @2 fMinimum lethal dose, 最小致死量
9 U# I2 e# A3 }" g: mMinimum variance estimator, 最小方差估计量
' E! f& C" S5 z% NMINITAB, 统计软件包
3 }! [3 s. S }0 D) K& |( p: VMinor heading, 宾词标目% t1 d+ d, y: Y) X
Missing data, 缺失值
. |& g3 ?5 ~2 t3 @! z) G, B5 N0 sModel specification, 模型的确定
) `8 X9 m, @- B: DModeling Statistics , 模型统计/ a0 @8 h* q. q! ]
Models for outliers, 离群值模型
5 w1 {. l3 q2 H b, O; r' HModifying the model, 模型的修正
4 ~6 z. ]' B7 s2 V! ?4 V) rModulus of continuity, 连续性模' ^% f5 X! I$ ~0 B' N
Morbidity, 发病率
# N: H2 N& v3 O* nMost favorable configuration, 最有利构形$ o2 d7 H, N& e+ F: m5 c: o
Multidimensional Scaling (ASCAL), 多维尺度/多维标度7 B m3 E/ @; K% q. c
Multinomial Logistic Regression , 多项逻辑斯蒂回归
& E7 O, k( S1 V# |Multiple comparison, 多重比较( l( s: }1 |* }; O) ^/ Y
Multiple correlation , 复相关8 i5 l3 }% c) O: `
Multiple covariance, 多元协方差8 K. ?$ D6 {* w7 M% f6 Q2 R
Multiple linear regression, 多元线性回归
, j' f, `8 _: {3 `( L4 D! ]8 aMultiple response , 多重选项& y* f3 \" p0 v l6 ?) P5 S0 x, o
Multiple solutions, 多解
0 [' t6 ~4 ?! [9 p7 R# s7 LMultiplication theorem, 乘法定理
5 l) l I+ K" t# l6 m! a2 `Multiresponse, 多元响应+ \# |# h' J/ n6 D7 e F! X; j
Multi-stage sampling, 多阶段抽样6 I: Q6 |. M3 Z, |* U
Multivariate T distribution, 多元T分布) b! U4 I1 ~- y: U
Mutual exclusive, 互不相容% ^ Q: G+ l& d; b1 m |: m
Mutual independence, 互相独立+ N: J: }) q- E3 i$ y
Natural boundary, 自然边界0 ^0 [6 {! x3 d# b6 Y
Natural dead, 自然死亡
: a( c2 t; y4 o9 B- r: o& R/ tNatural zero, 自然零5 q4 C0 n9 K, y/ a1 J
Negative correlation, 负相关
- Y2 r5 d. _/ }+ V t$ s9 g2 XNegative linear correlation, 负线性相关* V5 s9 z H I) k" o- e
Negatively skewed, 负偏
$ {, q0 S+ v9 Q" C0 Y9 MNewman-Keuls method, q检验
! p( F+ s @0 e d5 C5 f; sNK method, q检验; y& n, B3 i% ]# P# } h9 v
No statistical significance, 无统计意义
Y ]0 k4 p/ k6 w+ rNominal variable, 名义变量7 A- W. z+ S+ ^6 \# w
Nonconstancy of variability, 变异的非定常性
& `6 c& s0 q& gNonlinear regression, 非线性相关
* T9 |1 Y; R/ L# d9 tNonparametric statistics, 非参数统计
3 l# _- ]$ k9 U. t- CNonparametric test, 非参数检验- q8 `! ]2 b) a: b
Nonparametric tests, 非参数检验# x. D: ^0 b6 N& e: Q
Normal deviate, 正态离差; x6 q* q5 ^) n: h
Normal distribution, 正态分布" [( A% R0 ?" V
Normal equation, 正规方程组
% |( d6 _* }; @, j, wNormal ranges, 正常范围
* P' A! D: _ m& j% \ I/ i4 GNormal value, 正常值( }/ J% [0 g4 j! f
Nuisance parameter, 多余参数/讨厌参数
$ K9 U' N9 C; l7 ~& lNull hypothesis, 无效假设 : c: m$ K6 E& A. u1 T& J! w
Numerical variable, 数值变量
+ G2 W# g R# [, AObjective function, 目标函数
% b- f S/ z- |2 X2 n( ^Observation unit, 观察单位
9 f6 S) A* _- }) d( D% N4 mObserved value, 观察值
4 b9 N, D* b' F5 c' C& A- y8 HOne sided test, 单侧检验
6 f( H2 p& {; }3 r/ WOne-way analysis of variance, 单因素方差分析
; f" ?! P" P6 ~: m. G9 V' V6 lOneway ANOVA , 单因素方差分析0 V! G8 A4 o4 ^
Open sequential trial, 开放型序贯设计
5 D6 f8 v# ^- W% w4 L* `; l6 V4 L% iOptrim, 优切尾
! `) a Z a+ S+ }& W/ I# n" _Optrim efficiency, 优切尾效率
! s; R. I L M* _Order statistics, 顺序统计量4 C( B' v1 k% p! B1 L# Y. u
Ordered categories, 有序分类
( M0 M1 ^" h/ [0 b0 S) z9 v2 qOrdinal logistic regression , 序数逻辑斯蒂回归
- j( g) ~' u$ |7 jOrdinal variable, 有序变量$ i1 o! l' Q5 Q% f/ @, b
Orthogonal basis, 正交基% s0 V, ]4 t' J# \' e5 } X
Orthogonal design, 正交试验设计 E" f$ p! ^: p9 r& W% z) |) @7 }! a+ q
Orthogonality conditions, 正交条件
- f( M8 k* X0 f$ ~+ N. y% AORTHOPLAN, 正交设计
7 g# [' a/ y3 S3 j* iOutlier cutoffs, 离群值截断点) b1 a% z4 T' g; h( i
Outliers, 极端值
( |: m7 ]$ j) v' K2 B! UOVERALS , 多组变量的非线性正规相关 " g# b' }$ g- t" u
Overshoot, 迭代过度
) |' k, V! l8 N/ v, T X7 G$ yPaired design, 配对设计
6 A( Z" x& B8 x' I0 T3 c: q' j9 lPaired sample, 配对样本
& w( m8 ^6 _2 P9 `* q/ gPairwise slopes, 成对斜率
) j, b' l4 z6 h: ~! S d% h2 i) JParabola, 抛物线
n- |. Y! S4 I: t1 v& [/ LParallel tests, 平行试验
% q! W3 L8 f5 D$ F- J2 S# _Parameter, 参数
6 ~; _) t2 l3 n& T9 iParametric statistics, 参数统计9 [3 \# H( j$ W/ v6 N- I
Parametric test, 参数检验
5 s# a8 }) Y8 W& D: xPartial correlation, 偏相关$ x: G5 I- z1 f" E5 q
Partial regression, 偏回归
: ]4 k/ N/ t d2 |( |1 d+ i! R5 O; DPartial sorting, 偏排序3 c( s t1 S7 H1 o+ ~7 {- c
Partials residuals, 偏残差
% l) t# c, n) A/ _! j) {" p: ?9 zPattern, 模式5 e. ^) ?3 Q! v! }- n( ?$ k# e
Pearson curves, 皮尔逊曲线3 v0 C- b4 S9 c" W& ~, F1 i
Peeling, 退层
0 J; Z' A0 o" w& JPercent bar graph, 百分条形图
- q$ w) M1 l) E% u& P& cPercentage, 百分比6 S. P& j7 {0 W# _, }* O/ Q
Percentile, 百分位数
' Y! L% ^2 B! A4 w) w+ P; ?: s2 ^. D v& hPercentile curves, 百分位曲线. K8 O5 K% P4 N+ B. z6 o ?3 e$ B
Periodicity, 周期性& }! D! _2 ~2 L( F
Permutation, 排列
- K* A1 g5 @" z* |5 v* D7 LP-estimator, P估计量' u1 o9 F: j; J7 z6 B8 k$ s/ Y4 i
Pie graph, 饼图
) v X7 \. ?' A$ ]( aPitman estimator, 皮特曼估计量* h4 e6 J; A6 k6 q: T K
Pivot, 枢轴量, M5 W$ f7 ^& e! Y, f) w
Planar, 平坦5 \6 u4 u# l. s" b+ O( ^8 S* A% m
Planar assumption, 平面的假设( \, t" p' S6 P5 D+ o9 s7 F3 ~
PLANCARDS, 生成试验的计划卡
: R, U$ c$ g0 z7 c9 ~3 B( `" fPoint estimation, 点估计$ V* E8 s0 U2 l
Poisson distribution, 泊松分布6 v3 f2 Z! N; }$ V; ~! K
Polishing, 平滑
! M; U7 N# R$ f H. m7 {Polled standard deviation, 合并标准差
! w. ~# {% w1 i2 \: Y4 Q4 d7 m( p9 cPolled variance, 合并方差" C9 V; R' U1 M2 }, O
Polygon, 多边图7 ]+ w% w, Y- c$ h6 I) j
Polynomial, 多项式, F; l4 W& ], Z5 G: c- O
Polynomial curve, 多项式曲线
/ V. e5 n* O8 B0 ?1 rPopulation, 总体1 \) c' z, y2 l% l: P+ V0 |! M, M
Population attributable risk, 人群归因危险度
+ Y* |: D9 q3 h5 y5 Q# S& v+ _Positive correlation, 正相关0 k) O; b1 x& b& M9 I
Positively skewed, 正偏& z6 `3 }6 P. e+ T( }9 z
Posterior distribution, 后验分布0 H( z. }/ p( n: d- _/ n
Power of a test, 检验效能" l8 S C! ? n* u
Precision, 精密度* k: o4 a; @5 `: F0 X
Predicted value, 预测值
4 {9 s: s w6 i! H! |; ^Preliminary analysis, 预备性分析' o' W1 U% ~. E5 _' Z- g
Principal component analysis, 主成分分析
+ C: {& ?/ j2 C2 S$ h- j! V/ IPrior distribution, 先验分布
: J; f( ~, I. U C, iPrior probability, 先验概率" v5 E8 x6 V0 Z; C0 r% ]
Probabilistic model, 概率模型
" Y8 G# b2 j d, |: Zprobability, 概率& V2 M4 `# |0 M& [# A4 i
Probability density, 概率密度
) t6 k* w$ O9 c8 A' {Product moment, 乘积矩/协方差9 [; w# R" ]' f1 ~* k
Profile trace, 截面迹图" ^+ u2 [9 j( ]- W
Proportion, 比/构成比
* F9 |: y+ C- B% P9 u% I; G6 n7 nProportion allocation in stratified random sampling, 按比例分层随机抽样0 u2 x O6 t/ G+ T) q
Proportionate, 成比例" k- @3 `8 p$ W/ o
Proportionate sub-class numbers, 成比例次级组含量3 R6 [$ r% ^2 l& w7 j8 n$ G5 R
Prospective study, 前瞻性调查3 F& e4 E2 d0 @& T5 k
Proximities, 亲近性
Q9 _+ O5 O" F, [, r! \0 H$ v8 kPseudo F test, 近似F检验
" {) A8 e, T/ `! y# S2 APseudo model, 近似模型2 Y- q: T* u$ o' @
Pseudosigma, 伪标准差0 ]: n& n4 z' E( D. g
Purposive sampling, 有目的抽样# a9 f2 _3 ]- A c
QR decomposition, QR分解
) j% F& S) _ l- }+ i+ |8 k6 IQuadratic approximation, 二次近似
4 s* I2 X# o% XQualitative classification, 属性分类
& f- z/ x& B& ~% R$ L4 T* OQualitative method, 定性方法, a8 j6 z$ k, b2 g4 I
Quantile-quantile plot, 分位数-分位数图/Q-Q图1 r' [1 S" T; I
Quantitative analysis, 定量分析
; h' o: ~8 d) P' g1 QQuartile, 四分位数9 K& f# Z& `- P
Quick Cluster, 快速聚类; G8 w6 {1 z/ w, x! E
Radix sort, 基数排序
- y. b6 b7 E8 o9 Q9 x2 y- ?Random allocation, 随机化分组
o2 h9 [. g' V9 d7 x+ z# _Random blocks design, 随机区组设计' ^& |9 \/ k9 w. v2 B
Random event, 随机事件
# Z4 u( l! z( N: WRandomization, 随机化2 \" C' m" I: m; U ?
Range, 极差/全距- O' \# n% ^. k( u- ?
Rank correlation, 等级相关0 a# ~5 {* R, ^' A% z8 l( J; e
Rank sum test, 秩和检验1 `, y6 J# |( Z+ V
Rank test, 秩检验 x5 j- \0 U2 T; d6 w
Ranked data, 等级资料
5 ?- ^. }( L" ?& s6 [& w+ iRate, 比率 S$ t7 ]& X! c" S7 Z: L9 A9 H
Ratio, 比例# Y5 I+ }/ v7 @) \2 M6 P
Raw data, 原始资料2 j, Z- v; k6 P( o
Raw residual, 原始残差+ U# G$ o. J* S% d/ N3 o
Rayleigh's test, 雷氏检验% g8 j3 T' }3 M: T# ~: v
Rayleigh's Z, 雷氏Z值
% c* H, w1 |3 ]2 P% T; eReciprocal, 倒数2 w8 l0 e3 ^* w. T' s# I" R# G( F( R
Reciprocal transformation, 倒数变换/ d, c. q0 V) V
Recording, 记录
: W( K3 s" l$ d/ n- B: z ^Redescending estimators, 回降估计量( H$ x( {0 B' d# F$ B0 [* p
Reducing dimensions, 降维0 B2 e( N( U/ j1 r7 ^, O8 T
Re-expression, 重新表达7 N/ C7 a7 r4 w$ n+ s. S
Reference set, 标准组
2 _$ Z) P c& g4 dRegion of acceptance, 接受域/ {! U0 ]* _) j3 ?% ^
Regression coefficient, 回归系数
7 t$ M3 E# U4 o/ A( F: K6 vRegression sum of square, 回归平方和; b) h* z4 s3 z" L; W! ]" x5 s
Rejection point, 拒绝点( x* }) c; F* H! h7 d- M6 I+ e
Relative dispersion, 相对离散度
6 q5 A/ d3 O$ ~- z+ Q6 A5 c& u! mRelative number, 相对数
" B+ ~$ F" E o( {: C. OReliability, 可靠性& B5 m7 r4 `% u9 J1 r' l# ?
Reparametrization, 重新设置参数
7 J. H# Z' H% z* z) MReplication, 重复3 T9 e; v( j" g P9 n
Report Summaries, 报告摘要: }( K5 u, J9 Z8 y2 A9 G$ h8 }! M
Residual sum of square, 剩余平方和
9 J; O5 n3 r! M) @Resistance, 耐抗性7 L( n! G, y! D- M: x; m
Resistant line, 耐抗线
; l: U% K9 a6 ]0 h- z1 gResistant technique, 耐抗技术
& |- S! Y* `- \R-estimator of location, 位置R估计量
+ o9 d+ I% T. Q( QR-estimator of scale, 尺度R估计量: F0 C, U' r( Z: x
Retrospective study, 回顾性调查$ b5 Q5 m l* u8 ^6 G7 P5 z. ]* ]
Ridge trace, 岭迹+ G, S, z4 M5 T9 L: ?% m
Ridit analysis, Ridit分析8 f }* ? L% h: @
Rotation, 旋转) ]2 C+ o/ N- n! f, k6 m
Rounding, 舍入
6 ^$ |5 Z/ D; I" _0 \* k: [Row, 行
! _4 x" a& R) jRow effects, 行效应6 `6 p( S4 A# i4 i1 k0 c1 b; G
Row factor, 行因素2 u( y. [3 N# ]% S
RXC table, RXC表
& r; |8 R l0 ~! c% P9 KSample, 样本. r; K+ T8 X5 _" n$ R
Sample regression coefficient, 样本回归系数
! C4 w% z+ a% L6 D$ rSample size, 样本量
t' x: l9 M( i" E& M9 W+ aSample standard deviation, 样本标准差
# b/ B8 u+ K4 k! iSampling error, 抽样误差
: J+ R' T2 x+ JSAS(Statistical analysis system ), SAS统计软件包
/ w3 z8 ?1 J) l9 a& h ]Scale, 尺度/量表
; p+ B8 o1 G: h- ?9 ^0 G4 hScatter diagram, 散点图7 }& O# k0 Z( {/ ~5 ^
Schematic plot, 示意图/简图0 a# v8 V7 B" C/ p, k" Y1 S
Score test, 计分检验
: T4 s% q' U* R, E) V7 X* [* JScreening, 筛检3 R: k1 T9 ]3 A: `
SEASON, 季节分析
- N# t, v* Q% S# \ GSecond derivative, 二阶导数
/ A) u/ K3 M. f6 q4 {+ ^Second principal component, 第二主成分$ q6 {5 |7 l/ _% B
SEM (Structural equation modeling), 结构化方程模型 5 [; w) l! ?8 T" p
Semi-logarithmic graph, 半对数图
$ G8 W P8 Q4 v) J6 ], W* K7 [Semi-logarithmic paper, 半对数格纸! s2 m/ N! U" c$ j; D* y6 \
Sensitivity curve, 敏感度曲线
6 o# ~. ]. _! b* F0 A8 |% ASequential analysis, 贯序分析
# B" `) k! A9 X9 D, ?8 f; W2 iSequential data set, 顺序数据集: a9 Y% ^: c' f% E. s+ b
Sequential design, 贯序设计$ G5 v4 a( H2 s7 E; _( b% M- [+ ~, {, N
Sequential method, 贯序法
* B+ `1 ^" I! r4 n; _5 cSequential test, 贯序检验法
: e" ~% g! J8 M! I" m$ r3 \4 J, C b* f( YSerial tests, 系列试验
$ T' ]. \$ s" ^, FShort-cut method, 简捷法 ; \, l: q8 _1 \; P
Sigmoid curve, S形曲线
+ G, D# k! `. f+ z" M2 N OSign function, 正负号函数6 D8 v8 Q0 g% x; A. O
Sign test, 符号检验) D' D8 h+ X5 ], H9 i7 X
Signed rank, 符号秩. }6 J) K. d; V4 g- R" M. R
Significance test, 显著性检验; `$ c3 a) Z) \
Significant figure, 有效数字
7 l6 V. U. a, x9 F) Q, w3 e7 hSimple cluster sampling, 简单整群抽样
! I) m) u5 A4 m3 R$ OSimple correlation, 简单相关: D7 `0 r7 `# ?( \: h& `
Simple random sampling, 简单随机抽样
# L- `5 W7 M( u$ NSimple regression, 简单回归
1 O/ u8 U2 `6 x" E ?( s; L, Asimple table, 简单表- [, I7 N0 S$ b* B3 x# X
Sine estimator, 正弦估计量
$ C( s. K$ l7 Z" Z8 r) D7 e: TSingle-valued estimate, 单值估计
4 f$ e+ p9 C5 q3 n& hSingular matrix, 奇异矩阵
) n: r) v$ f7 O+ n4 _/ |Skewed distribution, 偏斜分布$ e& ?& T4 I: l! F/ o3 z* p
Skewness, 偏度
# ^, g& m* Q0 f# A: k7 P6 G- L+ eSlash distribution, 斜线分布( k( w& U8 l: }6 H% a, R) p
Slope, 斜率 n$ g9 U# f5 U: u# P* S' [
Smirnov test, 斯米尔诺夫检验
; y8 @/ l5 u- V. a D, q5 ISource of variation, 变异来源# ?: ?4 h) Y5 Z1 b
Spearman rank correlation, 斯皮尔曼等级相关
3 l: u1 _9 T) cSpecific factor, 特殊因子
|% X# n0 p/ O5 U3 u3 PSpecific factor variance, 特殊因子方差
, J# f" d, H" {2 q/ JSpectra , 频谱
- r# o k0 A/ ^1 X( xSpherical distribution, 球型正态分布% l& P/ ?+ R& ?* j7 }
Spread, 展布( `- b9 E$ z: _1 C5 }; {* R: B% O
SPSS(Statistical package for the social science), SPSS统计软件包. Q+ t$ d+ @% o- q. A) j
Spurious correlation, 假性相关
& ^3 b5 r# b3 H+ r8 h- mSquare root transformation, 平方根变换
7 V$ P- E7 i0 U4 w5 @, v( i. [5 E& IStabilizing variance, 稳定方差: y& t$ e [4 E( M
Standard deviation, 标准差2 ^' I ?) T$ O$ f
Standard error, 标准误
8 g& l9 x! |5 I4 X' u/ @. JStandard error of difference, 差别的标准误. ^+ h1 R1 H- f' {
Standard error of estimate, 标准估计误差
- B- V9 @' V7 P. }& EStandard error of rate, 率的标准误, t+ f0 B$ \% ~ L
Standard normal distribution, 标准正态分布
* i. ]5 {3 f" }3 J. IStandardization, 标准化
. R# R$ @9 D# ^Starting value, 起始值- r" A. H k8 l9 }
Statistic, 统计量
0 S$ p# d$ c: A0 Z7 d4 HStatistical control, 统计控制
2 b# C1 a3 |; C# qStatistical graph, 统计图2 o/ S$ T P+ q9 _8 R
Statistical inference, 统计推断
0 K1 U. A& z: M; e' d/ B/ I3 qStatistical table, 统计表. q: C( D; i. Z& [! I4 X
Steepest descent, 最速下降法
$ T0 ^9 B! ?0 F* M8 ~9 TStem and leaf display, 茎叶图9 T/ l3 O* @0 D9 a+ ~
Step factor, 步长因子
9 a1 W) D, B' ~1 `$ w4 Q' rStepwise regression, 逐步回归
. R. ?! b5 h# n/ z. |# r- RStorage, 存
* A% ~3 c9 b( g2 \Strata, 层（复数）0 r+ N; o/ r g) \
Stratified sampling, 分层抽样
) S, T F# X# h/ E& b7 @+ A, _! SStratified sampling, 分层抽样
; w6 m6 B: m+ s4 LStrength, 强度
$ L8 \& G: @; z; o9 ^Stringency, 严密性
1 c* l* ?& [& VStructural relationship, 结构关系
/ L; W, l! J+ {+ ^Studentized residual, 学生化残差/t化残差' ^' E- z' Q. }% q/ s1 d) }8 Y N5 Q
Sub-class numbers, 次级组含量4 f9 f! D! r3 K1 C: ]
Subdividing, 分割7 \' ~; F/ t$ K$ m8 _0 y; @% |% R
Sufficient statistic, 充分统计量+ a" r, h( M. L$ M) P2 M
Sum of products, 积和* p9 T3 y8 I4 P7 t" {% x4 x7 H
Sum of squares, 离差平方和) P* g) R1 b5 n3 r
Sum of squares about regression, 回归平方和: H ? j" Y0 x
Sum of squares between groups, 组间平方和: Q1 a& M$ n+ X4 v: U
Sum of squares of partial regression, 偏回归平方和
' `& ~% Q( q( ~- i3 Q: n, G2 u+ RSure event, 必然事件4 a3 P, S: e2 z& n) l. C& c) E
Survey, 调查4 g! [2 k$ k9 F& @
Survival, 生存分析
* Q4 z" l$ F9 K7 JSurvival rate, 生存率
& I9 K4 s9 H- G6 Y& r2 }/ t: i+ ~5 USuspended root gram, 悬吊根图6 x) u+ l+ c1 f# i
Symmetry, 对称. z$ ?1 |" c' } ~% R: m: p. }: h/ D
Systematic error, 系统误差
' ^9 s5 W4 K9 P+ z" F: W/ w7 SSystematic sampling, 系统抽样' v- v: U5 _/ ?) N9 `6 c
Tags, 标签
2 M! [9 {$ E7 z2 iTail area, 尾部面积
& a* S% y& J8 C9 N. jTail length, 尾长
- s% x1 A7 s% n" C1 KTail weight, 尾重
; G/ j. B3 c% {3 i" x# QTangent line, 切线) m8 U" h( K0 r9 ?9 E2 E
Target distribution, 目标分布, e3 r: S* F6 r7 T9 z9 p) |
Taylor series, 泰勒级数
p4 S. M9 j/ B0 _5 gTendency of dispersion, 离散趋势2 r. P' |) f1 A8 ?' h# A6 v3 T& Y
Testing of hypotheses, 假设检验) F3 v" d' }5 P/ @/ ], B( ~6 @
Theoretical frequency, 理论频数
+ P0 y4 y' |# i1 y/ r, m ?, }5 RTime series, 时间序列
8 v3 S. C: k) m9 Q, RTolerance interval, 容忍区间
7 u0 X2 o* m, E: p! U8 UTolerance lower limit, 容忍下限% d1 l$ H, v; H' h ^, h1 e
Tolerance upper limit, 容忍上限
, t; a, f( d, ]8 Y1 l) TTorsion, 扰率
+ _5 N! Y% k* x& jTotal sum of square, 总平方和
% \8 I5 z0 V! @) A0 h* vTotal variation, 总变异* e' i$ w$ `. [
Transformation, 转换( |/ L$ f L2 s* M
Treatment, 处理% ]: A4 ~1 K9 ]- v: j$ {0 X1 W; M* f
Trend, 趋势
/ Y" ]+ I2 Z2 e. q4 [Trend of percentage, 百分比趋势) ]' E( b. d& `$ @* A8 k: L
Trial, 试验, h, T- m+ R/ }
Trial and error method, 试错法
c3 I$ h- a( NTuning constant, 细调常数
6 W4 K: b: b- `0 _0 iTwo sided test, 双向检验2 _* P* b- T# C# l: n1 W
Two-stage least squares, 二阶最小平方
* ~+ H+ }3 ?9 T w1 ITwo-stage sampling, 二阶段抽样( i+ Z2 }. x& k# B( H9 w5 F
Two-tailed test, 双侧检验
* ]' ~- R0 n8 S+ nTwo-way analysis of variance, 双因素方差分析; M5 \# f1 M! r
Two-way table, 双向表; W! f9 U9 ~3 p( {
Type I error, 一类错误/α错误
4 O. M& U" f" \9 L0 ]1 RType II error, 二类错误/β错误
. q( O% t. p3 k6 ]6 AUMVU, 方差一致最小无偏估计简称7 ^* v' O! J$ _' R3 k4 L
Unbiased estimate, 无偏估计
% i" m. R" p2 _7 O+ u) YUnconstrained nonlinear regression , 无约束非线性回归
4 D5 Y' P( w, g5 v8 o2 ^0 s1 CUnequal subclass number, 不等次级组含量5 F: T) q, b: o) L% A, ~
Ungrouped data, 不分组资料
& i+ _7 q w, e8 D5 C0 LUniform coordinate, 均匀坐标$ d8 _6 ?. K; g; `3 X9 t
Uniform distribution, 均匀分布$ q2 Y0 z% x( M/ O4 @
Uniformly minimum variance unbiased estimate, 方差一致最小无偏估计
7 Y+ t- A+ R! u: j4 dUnit, 单元1 z! m4 F* Y- s; G/ f# M; V( h" A
Unordered categories, 无序分类3 T* ~6 A& z Z& S
Upper limit, 上限9 v- h' ]) _: q5 I" j! _
Upward rank, 升秩' p% F }7 T/ R4 |6 U! Y% Y
Vague concept, 模糊概念
" v, w6 V: f; t" JValidity, 有效性5 J) `. T8 v9 p8 f$ A# u$ R
VARCOMP (Variance component estimation), 方差元素估计
% b; `% R4 k1 F! ^$ A2 n1 q/ L4 X; V% QVariability, 变异性' u8 ?" D! j3 b! j! h$ Y' |
Variable, 变量0 r. c+ R2 `" J( g( L
Variance, 方差
" O1 U$ t* X, `- [5 ^# DVariation, 变异
" g. z- M5 A' s, ~+ xVarimax orthogonal rotation, 方差最大正交旋转% j: { s1 m( C: I! z) @- j* E6 X. N
Volume of distribution, 容积, P; L# }/ [7 M. t. `
W test, W检验
- s! }& @4 I' G+ B9 i. ]" Q5 PWeibull distribution, 威布尔分布, L, N3 \8 p6 F. p; A4 e& u
Weight, 权数( f5 e8 y h" M; e( C) B6 \4 h: k
Weighted Chi-square test, 加权卡方检验/Cochran检验
: d+ G" N U: O' XWeighted linear regression method, 加权直线回归, T0 q" v; F4 B; @: i
Weighted mean, 加权平均数* e% \& b f8 F2 r* J# F& ?
Weighted mean square, 加权平均方差
3 y: h; O0 s k/ kWeighted sum of square, 加权平方和& `6 d/ I4 P# T" \3 r
Weighting coefficient, 权重系数; a& o9 W1 t: q# z
Weighting method, 加权法 % W3 E0 H- P/ u2 y3 @2 ]4 q
W-estimation, W估计量
9 C3 m' Y! {; K' z0 jW-estimation of location, 位置W估计量
) \" m9 b) }- T+ dWidth, 宽度
9 c/ A" [6 D NWilcoxon paired test, 威斯康星配对法/配对符号秩和检验
4 {- d& l9 A `$ L; j) H' wWild point, 野点/狂点
& U9 [4 c' f1 xWild value, 野值/狂值% ]& _3 \. s2 b1 ]: |* r
Winsorized mean, 缩尾均值' L/ I- l8 E. k2 A6 P
Withdraw, 失访 - [2 @1 t D* u) \( F( q3 z$ P
Youden's index, 尤登指数0 p) J; E2 \* P- T0 a
Z test, Z检验
' A9 u9 M, e6 b. ^2 iZero correlation, 零相关! g0 ?! s! w# |
Z-transformation, Z变换 |
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发表于 2009-1-6 22:05
